Политическая премия Российской Ассоциации по связям с общественностью (РАСО) "Гамбургский счет" присуждается политикам, партиям, политическим группам и кандидатам в России и за рубежом, которые в ходе конкурентных политических кампаний продемонстрировали при соблюдении демократических процедур результативность, технологичность и креативность
We are living in a world, where a vast amount of digital data which is called big data. Plus as the world becomes more and more connected via the Internet of Things (IoT). The IoT has been a major influence on the Big Data landscape. The analysis of such big data brings ahead business competition to the next level of innovation and productivity.
Data Warehousing in the Era of Big Data: Intro to Amazon RedshiftAmazon Web Services
An overview of how Amazon Redshift uses columnar technology, massively parallel processing, and other techniques to deliver fast query performance on petabyte-size datasets.
How to Operationalise Real-Time Hadoop in the CloudAttunity
Hadoop and the Cloud are two of the most disruptive technologies to have emerged from the last decade, but how can you adapt to the increasing rate of change whilst providing the enterprise with the right data, quickly?
Watch this webinar with Attunity, Cloudera and Microsoft and learn:
-How to ingest the most valuable enterprise data into Hadoop
-About real life use cases of Cloudera on Azure
-How to combine the power of Hadoop and the scalable flexibility of Azure
Enable your business with more data in less time. Visit www.attunity.com for more information.
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We are living in a world, where a vast amount of digital data which is called big data. Plus as the world becomes more and more connected via the Internet of Things (IoT). The IoT has been a major influence on the Big Data landscape. The analysis of such big data brings ahead business competition to the next level of innovation and productivity.
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Hadoop and the Cloud are two of the most disruptive technologies to have emerged from the last decade, but how can you adapt to the increasing rate of change whilst providing the enterprise with the right data, quickly?
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Amazon Machine Learning is a service that makes it easy for developers of all skill levels to use machine learning technology. Amazon Machine Learning provides visualization tools and wizards that guide you through the process of creating machine learning (ML) models without having to learn complex ML algorithms and technology. Once your models are ready, Amazon Machine Learning makes it easy to obtain predictions for your application using simple APIs, without having to implement custom prediction generation code, or manage any infrastructure. More information: https://aws.amazon.com/machine-learning/
Outside the Comfort Zone: Cross Industry Use Cases in Big Data AnalyticsRising Media Ltd.
When it comes to high tech, we tend to wear blinders. We rarely look around to see how others succeed. This is especially true with organizations who want to look beyond basic BI and reveal answers to questions they never thought to ask. What would demand forecasting for a CMO in media mean to a CIO in banking? What would Proactive Customer Care in telecom mean to a Chief Revenue Officer at a global retailer? Let's dig into some cross industry use cases that will get you outside your comfort zone and allow you to take a different look at how applications of advanced and predictive analytics can help you act on new insights that transform your business.
Presentation from the EPRI-Sandia Symposium on Secure and Resilient Microgrids: Empowering Clean Energy, presented by Adib Nasle, XENDEE, Baltimore, MD, August 29-31, 2016.
Norbert Kraft, Referent Research & Technology, Nokia Siemens Networks
Durch die weltweite Verfügbarkeit, Abdeckung und Nutzung sind Mobile Telekommunikationsnetze heute ein typisches Anwendungsgebiet für 'Big Data' und insbesondere für komplexe Datenanalyseverfahren. Norbert Kraft beschreibt in dieser Session Einsatzszenarien dieser Technologien in der Telekommunikationsindustrie anhand konkreter Beispiele, die im Rahmen eines Forschungsprojektes des Zentralbereiches 'Technologie und Innovation' von Nokia entstanden sind. In einen Entwicklungsprototypen wurden hier Möglichkeiten der Netzausfallvorhersage sowie der Ursachenanalyse für solche Ereignisse untersucht und entwickelt. Hierbei kommen unterschiedliche Data Mining und Machine Learning Verfahren zum Einsatz, z.B. (Un-)supervised Learning, Clustering Verfahren für die Klassifizierung von Kundenprofilen oder Radiozellen sowie eine Zeitreihenanalyse zur Vorhersage von Netzausfällen. Eine wichtige Rolle neben der Erkennung von Fehlerszenarien ist hierbei immer die Ermittlung einer möglichen Fehlerursache, wobei der erkannte Netzfehler mit einer Vielzahl möglicher Einflussgrößen (z.B. SW Konfiguration, Lastprofil) korreliert wird.
Roboter-Journalismus: die Erstellung automatisch generierter SpielberichteRising Media Ltd.
Von der Champions League bis zur Kreisklasse - die Erstellung qualitativ hochwertiger Fußballspielberichte ist zeit- und kostenintensiv. Redakteure müssen entscheiden, welche Berichte sie aus der Fülle des Materials erstellen. Die Berichte müssen verfasst werden, ins Redaktionssystem übernommen werden etc. Viel effektiver wäre es, wenn Redakteure auf bereits verfasste aktuelle Beiträge zurückgreifen und diese vor der Veröffentlichung mit Meinungen oder zusätzlichen Fakten und Bildern bestücken könnten. Möglich ist das mithilfe automatisierter Spielberichterstattung oder Roboter-Journalismus. Verfasst werden die Berichte automatisiert auf der Basis von strukturierten Liga-, Spiel- und Vereinsdaten. Jeder entstehende Beitrag ist ein Unikat und die Redakteure können live beliebig viele Beiträge abrufen, welche Informationen zum Spiel, den Mannschaften und den Spielern enthalten. Diese sogenannten Messages (Aussagen) werden mithilfe von Data Mining-Algorithmen aus einer NoSQL-Datenbank aggregiert und berechnet. Mittels eines halbüberwachten Lernverfahrens wird aus vielen Beispielen eine domänenspezifische Sprache erlernt und mit Aussagen in Beziehung gesetzt. Unter Berücksichtigung linguistischer und qualitätssichernder Kriterien werden die erstellten Zusammenhänge und die Sprache dann von der Textgenerierungs-Engine ausgewählt und verbalisiert. Die Mischung aus Data Mining und Machine Learning gepaart mit linguistischer Generierung ermöglicht das Lernen, die Berechnung sowie die Formulierung komplexer Zusammenhänge in sehr kurzer Zeit.
Amazon Machine Learning is a service that makes it easy for developers of all skill levels to use machine learning technology. Amazon Machine Learning provides visualization tools and wizards that guide you through the process of creating machine learning (ML) models without having to learn complex ML algorithms and technology. Once your models are ready, Amazon Machine Learning makes it easy to obtain predictions for your application using simple APIs, without having to implement custom prediction generation code, or manage any infrastructure. More information: https://aws.amazon.com/machine-learning/
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Durch die weltweite Verfügbarkeit, Abdeckung und Nutzung sind Mobile Telekommunikationsnetze heute ein typisches Anwendungsgebiet für 'Big Data' und insbesondere für komplexe Datenanalyseverfahren. Norbert Kraft beschreibt in dieser Session Einsatzszenarien dieser Technologien in der Telekommunikationsindustrie anhand konkreter Beispiele, die im Rahmen eines Forschungsprojektes des Zentralbereiches 'Technologie und Innovation' von Nokia entstanden sind. In einen Entwicklungsprototypen wurden hier Möglichkeiten der Netzausfallvorhersage sowie der Ursachenanalyse für solche Ereignisse untersucht und entwickelt. Hierbei kommen unterschiedliche Data Mining und Machine Learning Verfahren zum Einsatz, z.B. (Un-)supervised Learning, Clustering Verfahren für die Klassifizierung von Kundenprofilen oder Radiozellen sowie eine Zeitreihenanalyse zur Vorhersage von Netzausfällen. Eine wichtige Rolle neben der Erkennung von Fehlerszenarien ist hierbei immer die Ermittlung einer möglichen Fehlerursache, wobei der erkannte Netzfehler mit einer Vielzahl möglicher Einflussgrößen (z.B. SW Konfiguration, Lastprofil) korreliert wird.
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El análisis PESTEL es una herramienta estratégica que examina seis factores clave del entorno externo que podrían afectar a una empresa: políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales.
La Norma Internacional de Contabilidad 21 Efectos de las variaciones en las t...mijhaelbrayan952
La Norma Internacional de Contabilidad 21 Efectos de las variaciones en las tasas de Cambio de la Moneda Extranjera (NIC 21) está contenida en los párrafos 1 a 49. Todos los párrafos tienen igual valor normativo, si bien la Norma conserva el formato IASC que tenía cuando fue adoptada por el IASB.
Entre las novedades introducidas por el Código Aduanero (Ley 22415 y Normas complementarias), quizás la más importante es el articulado referido a la determinación del Valor Imponible de Exportación; es decir la base sobre la que el exportador calcula el pago de los derechos de exportación.
Guía para hacer un Plan de Negocio para tu emprendimiento.pdfpppilarparedespampin
Esta Guía te ayudará a hacer un Plan de Negocio para tu emprendimiento. Con todo lo necesario para estructurar tu proyecto: desde Marketing hasta Finanzas, lo imprescindible para presentar tu idea. Con esta guía te será muy fácil convencer a tus inversores y lograr la financiación que necesitas.
Anna Lucia Alfaro Dardón, Harvard MPA/ID. The international successful Case Study of Banco de Desarrollo Rural S.A. in Guatemala - a mixed capital bank with a multicultural and multisectoral governance structure, and one of the largest and most profitable banks in the Central American region.
INCAE Business Review, 2010.
Anna Lucía Alfaro Dardón
Dr. Ivan Alfaro
Dr. Luis Noel Alfaro Gramajo
